#!/usr/bin/env python3 """ responder_comentarios.py — Auto-responder para comentários nos posts @saraiva.ai. Monitora comentários novos e responde de forma inteligente baseado no conteúdo. Roda via cron a cada 5 minutos. """ import json import sys import time import urllib.request import urllib.parse import urllib.error from datetime import datetime, timedelta from pathlib import Path SCRIPT_DIR = Path(__file__).parent.resolve() CONFIG_PATH = SCRIPT_DIR / "config.json" LOG_PATH = SCRIPT_DIR / "log-respostas.json" # Carregar config with open(CONFIG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: CONFIG = json.load(f) ACCESS_TOKEN = CONFIG["instagram_access_token"] ACCOUNT_ID = CONFIG["instagram_business_account_id"] # Palavras-chave que indicam interesse de compra/consultoria PALAVRAS_LEAD = [ "sistema", "mentoria", "consultoria", "gargalo", "ajuda", "preciso", "como faz", "como funciona", "quanto custa", "quero", "interesse", "valor", "preco", "preço", "direct", "dm", "chama", "manda" ] # Palavras que indicam elogio/concordancia PALAVRAS_ELOGIO = [ "top", "foda", "brabo", "incrivel", "incrível", "verdade", "real", "demais", "parabens", "parabéns", "excelente", "genial", "cirurgico", "cirúrgico", "brutal", "pesado", "necessario", "necessário", "exato", "isso", "👏", "🔥", "💯" ] # Respostas para leads (quem quer saber mais) RESPOSTAS_LEAD = [ "Opa! Manda um \"SISTEMA\" no meu direct que eu te respondo pessoalmente. Vamos conversar sobre o que ta travando na tua operacao. 🤝", "Chega no direct e me conta sua situacao. Eu leio cada mensagem e respondo pessoalmente. Manda \"SISTEMA\" la. 💬", "Bora conversar! Manda \"SISTEMA\" no direct que eu te mostro por onde comecar. Cada caso e unico e eu quero entender o seu. 🎯", ] # Respostas para elogios/concordancia RESPOSTAS_ELOGIO = [ "Valeu! Isso vem de quem ja viveu na pele. Se fez sentido, salva e aplica — esse e o diferencial. 🎯", "Obrigado! A teoria bonita nao paga conta — o que paga e resolver de verdade. Se precisar de direcao, to no direct. 💬", "Boa! Quem reconhece o problema ja ta um passo na frente. O proximo e agir. To por aqui se precisar. 🤝", "Isso ai! Se bateu, e porque voce ja vive isso. A boa noticia: tem solucao. Manda \"SISTEMA\" no direct. 🔥", ] # Respostas para perguntas/duvidas RESPOSTAS_DUVIDA = [ "Boa pergunta! Isso merece uma resposta mais profunda do que cabe aqui. Me chama no direct que eu te explico com mais detalhe. 💬", "Cara, isso depende do contexto da tua operacao. Manda um \"SISTEMA\" no direct e me conta mais — eu respondo pessoalmente. 🎯", ] # Resposta genérica RESPOSTA_GENERICA = [ "Valeu pelo comentario! Se quiser trocar uma ideia sobre como isso se aplica no seu negocio, to no direct. 🤝", ] def carregar_log(): if LOG_PATH.exists(): with open(LOG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: try: return json.load(f) except json.JSONDecodeError: return {"respondidos": [], "leads": []} return {"respondidos": [], "leads": []} def salvar_log(log): with open(LOG_PATH, "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(log, f, ensure_ascii=False, indent=2) def api_get(endpoint, params=None): if params is None: params = {} params["access_token"] = ACCESS_TOKEN url = f"https://graph.facebook.com/v18.0/{endpoint}?{urllib.parse.urlencode(params)}" try: req = urllib.request.Request(url) with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp: return json.loads(resp.read().decode("utf-8")) except urllib.error.HTTPError as e: body = e.read().decode("utf-8", errors="replace") print(f"[ERRO API GET] {e.code}: {body}", file=sys.stderr) return None except Exception as e: print(f"[ERRO] {e}", file=sys.stderr) return None def api_post(endpoint, params=None): if params is None: params = {} params["access_token"] = ACCESS_TOKEN data = urllib.parse.urlencode(params).encode("utf-8") url = f"https://graph.facebook.com/v18.0/{endpoint}" try: req = urllib.request.Request(url, data=data, method="POST") with urllib.request.urlopen(req, timeout=30) as resp: return json.loads(resp.read().decode("utf-8")) except urllib.error.HTTPError as e: body = e.read().decode("utf-8", errors="replace") print(f"[ERRO API POST] {e.code}: {body}", file=sys.stderr) return None except Exception as e: print(f"[ERRO] {e}", file=sys.stderr) return None def classificar_comentario(texto): """Classifica o comentário e retorna tipo + resposta.""" texto_lower = texto.lower() # Check lead keywords first (highest priority) for palavra in PALAVRAS_LEAD: if palavra in texto_lower: idx = hash(texto) % len(RESPOSTAS_LEAD) return "lead", RESPOSTAS_LEAD[idx] # Check if it's a question if "?" in texto: idx = hash(texto) % len(RESPOSTAS_DUVIDA) return "duvida", RESPOSTAS_DUVIDA[idx] # Check elogio for palavra in PALAVRAS_ELOGIO: if palavra in texto_lower: idx = hash(texto) % len(RESPOSTAS_ELOGIO) return "elogio", RESPOSTAS_ELOGIO[idx] # Se o comentário é muito curto (1-2 palavras), não responde if len(texto.split()) <= 2: return "curto", None # Genérico idx = hash(texto) % len(RESPOSTA_GENERICA) return "generico", RESPOSTA_GENERICA[idx] def obter_posts_recentes(): """Busca os últimos posts publicados.""" result = api_get(f"{ACCOUNT_ID}/media", { "fields": "id,caption,timestamp,comments_count", "limit": 10 }) if result and "data" in result: return result["data"] return [] def obter_comentarios(media_id): """Busca comentários de um post.""" result = api_get(f"{media_id}/comments", { "fields": "id,text,username,timestamp,from", "limit": 50 }) if result and "data" in result: return result["data"] return [] def responder_comentario(comment_id, mensagem): """Responde um comentário.""" result = api_post(f"{comment_id}/replies", { "message": mensagem }) return result is not None def processar(): log = carregar_log() respondidos_ids = set(r["comment_id"] for r in log["respondidos"]) posts = obter_posts_recentes() if not posts: print("Nenhum post encontrado.") return total_respondidos = 0 total_leads = 0 for post in posts: media_id = post["id"] comments_count = post.get("comments_count", 0) if comments_count == 0: continue comentarios = obter_comentarios(media_id) for comment in comentarios: comment_id = comment["id"] # Pular se já respondido if comment_id in respondidos_ids: continue username = comment.get("username", "") texto = comment.get("text", "") # Não responder a si mesmo if username == "saraiva.ai": continue tipo, resposta = classificar_comentario(texto) if resposta is None: continue print(f" @{username}: \"{texto[:60]}...\" -> [{tipo}]") sucesso = responder_comentario(comment_id, resposta) if sucesso: registro = { "comment_id": comment_id, "media_id": media_id, "username": username, "texto": texto[:200], "tipo": tipo, "resposta": resposta, "timestamp": datetime.now().isoformat() } log["respondidos"].append(registro) respondidos_ids.add(comment_id) total_respondidos += 1 if tipo == "lead": log["leads"].append({ "username": username, "texto": texto[:200], "timestamp": datetime.now().isoformat(), "media_id": media_id }) total_leads += 1 print(f" -> Respondido! [{tipo}]") # Rate limit: espera entre respostas time.sleep(3) else: print(f" -> FALHA ao responder") salvar_log(log) print(f"\nResumo: {total_respondidos} respondidos, {total_leads} leads detectados") if __name__ == "__main__": print(f"=== Auto-responder @saraiva.ai | {datetime.now().strftime('%d/%m %H:%M')} ===") processar()